Обзор генетического тестирования у пациентов с заболеваниями почек: диагностическая эффективность вариантов одиночных нуклеотидов и вариаций числа копий, оцененных в группах фенотипов почек и внутри них

АбстрактныйГенетическое заболевание почеквключает в себя разнообразную группу заболеваний. Их можно грубо разделить на фенотипические группы врожденных аномалий.почки и мочевыводящие пути, цилиопатии, гломерулопатии, камни, тубулоинтерстициальные заболевания почек и тубулопатии. Многие этиологии могут привести к хроническому заболеванию почек, которое может прогрессировать до терминальной стадии заболевания почек. Несмотря на то, что каждое отдельное заболевание встречается редко, вместе эти генетические нарушения составляют значительную долю случаев заболеваний почек. С введением массового параллельного секвенирования генетическое тестирование стало более доступным, но комплексный анализ диагностической эффективности отсутствует. В этом обзоре представлен обзор диагностической эффективности генетического тестирования по всему спектру фенотипов заболеваний почек посредством систематического поиска литературы, в результате которого было включено 115 статей. Выделены характеристики пациента, теста и когорты, которые могут повлиять на диагностический результат. Обнаружение вариаций числа копий и их вклад в диагностическую эффективность описаны для всех фенотипических групп. Также влияние генетического диагноза на пациента и членов семьи, которое может иметь диагностическое,терапевтический, и прогностический, показан черезвключены статьи. Этот обзор позволит клиницистам оценить априорную вероятность обнаружения генетической причины заболевания почек у своих пациентов.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:ХБП, ЦНВ,диагностический выход, генетическое тестирование, МПС, нефрогенез, обзор

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ УЗНАТЬ ЦИСТАНШ ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ ХБП

1|ВВЕДЕНИЕ

Генетические заболевания почекобразуют гетерогенную группу расстройств, которые, хотя по отдельности в основном редки, вместе являются частыми и их важно установить (Groopman et al., 2019). Выявление генетической причины у пациентов с заболеванием почек имеет важное значение для пациентов и членов их семей. Для пациента генетический диагноз может привести к знаниям об этиологии, индивидуальному лечению и возможности получить консультацию о прогнозе и вариантах планирования семьи. Члены семьи могут быть проинформированы о возможностях предсимптомного тестирования и скрининга. Генетический диагноз также может иметь значение при донорстве почки от живого ребенка. Можно выделить различные категории генетических заболеваний почек (Hildebrandt, 2010). Важным клиническим проявлением является хроническая болезнь почек (ХБП), которая может прогрессировать до терминальной стадии болезни почек (ТПН), что приводит к высокому бремени заболевания (Coresh, 2017). Многие этиологии могут привести к этой конечной конечной точке (Groopman et al., 2019). В целом, при генетическом заболевании почек патогенные варианты нескольких генов могут вызывать один фенотип (генетическая гетерогенность), а патогенные варианты конкретного гена могут иметь множественные клинические проявления (плейотропия) (Stokman et al., 2016).

Внедрение массово-параллельного секвенирования (MPS), ранее называемого секвенированием следующего поколения, сделало тестирование на моногенные заболевания почек (МКБ) более доступным и, следовательно, облегчило диагностику МКД. Это привело ко многим новым открытиям, но комплексный анализ диагностической эффективности между фенотипами и внутри них отсутствует. Оценка вероятной диагностической эффективности генетического тестирования у конкретного пациента важна для определения вероятности диагностики моногенного заболевания при проведении генетического тестирования. Этот расчетный результат вместе с такими факторами, как стоимость, доступность, а также конкретные потребности пациента и/или родителей в отношении, например, планирования семьи или донорства почек в связи с проживанием, влияет на совместное принятие решений в отношении генетического тестирования. Многочисленные исследования сообщают о различной диагностической эффективности генетического тестирования потенциально генетических фенотипов заболеваний почек. Различная сообщаемая диагностическая эффективность может быть следствием различий в (а) характеристиках пациентов, (б) характеристиках генетических тестов и/или (в) характеристиках когорты. Факторами пациента, которые могут повлиять на диагностический результат, являются положительный семейный анамнез, экстраренальные особенности, синдромальная картина и тяжелое течение заболевания, включая раннее начало заболевания и наличие ТПН (Knoers et al., 2022). Характеристики теста, которые могут повлиять на сообщаемый выход, - это количество анализируемых генов (распространяющееся на все гены [экзом] или, как максимум, на весь геном), оцениваются ли вариации числа копий (CNV), проводятся ли дополнительные тесты для сложных геномных областей ( например, MUC1 и экзон 1 PKD1), а также вопрос о том, проводятся ли трио-анализ (тестирование ребенка и обоих родителей) и сегрегация для дополнительной классификации вариантов. Также значение может иметь специфика когорты. В клинической когорте (последовательных случаев) фенотипы часто менее однородны, и популяция может быть более репрезентативной для пациентов, наблюдаемых в собственной клинике. В исследовательской когорте применяются различные критерии включения и исключения, пациенты часто представляют собой случаи, наиболее подозрительные на генетический диагноз, из многих центров, а результаты диагностической эффективности не всегда можно обобщить на диагностические условия. Другой значимой переменной может быть размер когорты.

В этом обзоре мы стремимся определить диагностическую эффективность генетических тестов в рамках всего спектра потенциальных фенотипов генетических заболеваний почек. Выделены характеристики пациентов, испытуемых и групп, влияющие на различные результаты. Мы предоставляем подробный и детальный обзор, который может помочь взвесить значение различных публикаций, а также потенциально полезную информацию для клинической практики. Мы также подчеркиваем клиническое влияние генетических диагнозов на основе собранных исследований и показываем, как подходы к генетическому тестированию развивались с годами.

ТАБЛИЦА 1 Наборы терминов, использованные для поиска в PubMed j Наборы (1) и (2) были объединены в один поиск с помощью булева оператора «И», то же самое было сделано для Наборов (1) и (3) Набор терминов в название/аннотация

(1) Почки ИЛИ Почки ИЛИ Альпорт ИЛИ АДПКД ИЛИ АРПКД ИЛИ CAKUT ИЛИ цилиопатия ИЛИ нефронофтиз ИЛИ нефрол* ИЛИ нефрон* ИЛИ нефрогенный ИЛИ клубочки* ИЛИ урол* ИЛИ мочевыводящие пути ИЛИ тубулопатия* ИЛИ нефротический

(2) Диагностический выход ИЛИ выход ИЛИ генетический тест ИЛИ WES ИЛИ WGS ИЛИ секвенирование всего экзома ИЛИ секвенирование всего экзома ИЛИ весь экзом ИЛИ весь геном ИЛИ весь экзом ИЛИ весь геном ИЛИ генная панель ИЛИ генные панели ИЛИ мультигенная панель ИЛИ мультигенные панели ИЛИ полногеномное секвенирование ИЛИ MPS ИЛИ массовое параллельное секвенирование ИЛИ массовое параллельное секвенирование ИЛИ NGS ИЛИ секвенирование следующего поколения ИЛИ секвенирование следующего поколения ИЛИ экзомное секвенирование ИЛИ геномное секвенирование ИЛИ целевая последовательность гена* ИЛИ целевая последовательность* ИЛИ целевая панель*

(3) CNV ИЛИ вариант номера копии ИЛИ вариант номера копии ИЛИ вариант номера копии ИЛИ массив SNP ИЛИ массив SNP ИЛИ массив-CGH ИЛИ массив CGH

2|МЕТОДЫ

2.1|Выбор исследования

Был проведен систематический поиск литературы, чтобы ответить на обзорный вопрос: «Какова диагностическая эффективность генетического тестирования при любом виде заболевания почек и какие характеристики пациента, когорты и тестов влияют на диагностическую эффективность?» Этот отзыв не был зарегистрирован в базе данных отзывов. Поиск в базе данных PubMed был произведен 2 апреля 2021 г. с использованием терминов, представленных в таблице 1. Два рецензента независимо отобрали статьи на основе заранее определенных критериев включения с использованием Rayyan (Уззани, Хаммади, Федорович и Эльмагармид, 2016). Разногласия разрешались консенсусом или с помощью третьего рецензента.

Все эти критерии включения были обязательными: (а) оригинальная статья, опубликованная за последние 10 лет, (б) участники-люди, (в) диагностическая эффективность генетического тестирования, о которой сообщается или которую можно определить, (г) у пациентов было какое-либо заболевание почек и (д) ) когорта из не менее 30 неродственных пациентов. Статьи, посвященные раку почки, были исключены. Дополнительные статьи были выявлены и включены методом снежного кома.

2.2|Извлечение данных

Извлечение данных выполнялось с использованием предопределенных полей данных. Исследования были сгруппированы в следующие фенотипические группы заболеваний почек: аутосомно-доминантная тубулоинтерстициальная болезнь почек (ADTKD), врожденные аномалии почек и мочевыводящих путей (CAKUT), цилиопатии (разделяемые на аутосомно-доминантную поликистозную болезнь почек (ADPKD) и другие/смешанные цилиопатии). , гломерулопатии (нефротический синдром [НС] и другие/смешанные), нефролитиаз/уролитиаз, тауопатии, ТХБП и смешанные фенотипы заболеваний почек. По всем исследованиям подробности.

были извлечены на основе характеристик пациентов, характеристик когорты и проведенного генетического теста. Подробными сведениями об отобранной когорте были количество включенных пациентов, фенотип и тип когорты (клиническая когорта или исследовательская когорта). Когорта считалась клинической когортой, если она была получена на основе четко определенных клинических условий (например, все последовательные пациенты, которым была произведена трансплантация почки) и/или сообщала о результатах генетического тестирования в диагностических условиях (например, все пациенты, направленные на генетическое исследование). панельное тестирование). Были извлечены характеристики пациентов: процент семейных случаев, процент кровного родства, процент случаев с экстраренальными признаками, возраст начала заболевания и процент людей с ТХБП. Для генетического теста извлеченные данные включали: количество проверенных генов и был ли выполнен анализ одного нуклеотидного варианта (SNV) и/или CNV. Анализ CNV считался выполненным, даже если оценивался только один ген. CNV были определены здесь как делеции или дупликации, которые слишком велики, чтобы их можно было обнаружить с помощью традиционного секвенирования. Были выбраны типы генетического теста (например, мультигенная панель на основе MPS, массив однонуклеотидного полиморфизма [SNP], полноэкзомное секвенирование [WES], полногеномное секвенирование [WGS] и т. д.), включая тип анализа CNV. Диагностический выход был либо взят из статьи, либо рассчитан на основе данных. Вероятные патогенные варианты и патогенные варианты включались в диагностическую ценность, если авторы не указали подробности классификации вариантов. В этом случае был получен выход, о котором сообщили авторы. Если авторы использовали аберрантный термин для описания вариантов (т.е. термин, отличный от [вероятно] патогенного, например, «вероятно вызывающий заболевание» или «потенциально патогенный»), этот термин и связанный с ним выход были извлечены. Также были отмечены критерии, используемые для оценки вариантов в каждой статье. Гены-кандидаты не были включены в диагностический результат, но были выделены как «заслуживающие внимания». Диагностический выход рассчитывали и записывали для каждого фенотипа в когортах со смешанными фенотипами. Когда были доступны подробности относительно когорты, из которой была получена тестируемая популяция, также рассчитывалась диагностическая эффективность, экстраполированная на более крупную когорту (например, когда специфическая подгруппа пациентов, перенесших трансплантацию, подвергалась генетическому тестированию, диагностическая эффективность экстраполировалась на всю группу пациентов). когорта трансплантированных пациентов). Если сообщалось, определялся процент случаев с вариантом неизвестной значимости. Мы также рассчитали доходность, основываясь исключительно на CNV, и определили, какой процент заявленного диагностического выхода можно объяснить CNV. Когда в исследовании сообщалось о характеристике пациента, которая положительно повлияла на диагностический результат, это было отмечено. Также были извлечены любые дополнительные важные детали. Наконец, мы установили количество генов, которые отвечают за верхние 50% диагностического результата. Ответственные гены были отмечены, за исключением случаев, когда гены были ответственны только за один положительный случай и/или несколько генов составляли окончательный процент.

2.3|Визуализация данных

Данные были обобщены путем объединения характеристик когорты, пациентов и тестов, а также результатов диагностической эффективности по фенотипической группе в сводной таблице. Более подробные обзоры всех исследований были сведены в отдельные таблицы по группам заболеваний. Сначала мы рассмотрели характеристики пациентов, положительно влияющие на диагностическую эффективность, в рамках одного исследования и описали это в сводной таблице. Затем мы оценили влияние характеристик пациентов, групп и тестов между различными исследованиями. Чтобы визуализировать влияние этих характеристик, с помощью SPSS (версия 26, IBM, Нью-Йорк, Нью-Йорк) были построены диаграммы рассеяния, коробчатые диаграммы и круговые диаграммы, чтобы рассмотреть связь между двумя количественными переменными в рамках одного исследования и во всех исследованиях. Чтобы избежать чрезмерной интерпретации данных, полученных в ходе исследований с высокой степенью вариативности, мы решили представить только визуальное представление данных и не проводить статистические тесты.

3|ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Поиск в PubMed дал 5361 статью. После проверки названия, аннотации и полного текста осталось 98 статей, соответствующих критериям включения. Семнадцать статей были дополнительно идентифицированы и включены методом снежного кома.

В Таблице 2 представлен обзор сообщаемой урожайности по группам заболеваний. На группу заболеваний в исследование включалось от 4 до 25 статей с различными характеристиками пациентов, пациентов и когорт. Диагностические результаты сильно различались внутри каждой группы заболеваний и между различными группами заболеваний (таблица 2; рисунок 1а). Мы обнаруживаем самый низкий диагностический показатель в группе заболевания CAKUT и самый высокий диагностический показатель в группе цилиопатии, а внутри этой группы еще более высокий показатель для группы ADPKD. Тем не менее, в группе заболеваний CAKUT мы обнаружили самую высокую диагностическую эффективность, основанную исключительно на CNV (рис. 1b). Когда мы смотрим на доходность, экстраполированную на более крупную когорту, мы часто обнаруживаем более низкую доходность, чем сообщалось первоначально, как и следовало ожидать (таблица 2). Эти значения представляют собой минимальный диагностический выход для исходной популяции.

В дополнительной таблице 1 группы заболеваний представлены более подробно. Характеристики пациентов, когорты и тестов, включая заслуживающие внимания детали, описаны для каждого отдельного исследования. При наличии диагностической эффективности на фенотип (особенно в дополнительной таблице 1h, охватывающей смешанные фенотипы заболеваний почек) и диагностической эффективности, экстраполированной на более широкую исходную популяцию, включаются.

В пяти исследованиях сообщалось о популяции пациентов с ТХЗП, которые были в списке ожидания на операцию по трансплантации или получили трансплантат почки (дополнительная таблица 1g). Диагностический потенциал в этих исследованиях колебался от 0,5% (оценивали только полные делеции в 20 генах) до 50,9% у генетически протестированных пациентов на момент исследования. При экстраполяции этого показателя на отдельные экстраполированные когорты пациентов с трансплантацией почки (в списке ожидания) доходность колебалась от 12,5 до 24,6%.

В десяти исследованиях, посвященных различным группам заболеваний, сообщалось о заболеваниях почек неизвестного происхождения (пациенты, у которых клинический фенотип не указывает на конкретный диагноз). Группы фенотипов включают ADTKD (1), ESKD (3) и фенотипы смешанного заболевания почек (6). Диагностическая ценность в популяции больных семейной нефропатией неясной этиологии, исследованной на предмет АДТКД, составила 29,5%. В исследованиях по изучению ТЭМК неустановленной этиологии диагностическая эффективность колебалась от 11,6 до 44,4%. В шести исследованиях со смешанными фенотипами заболеваний почек процент выхода у пациентов с нефропатией неизвестного происхождения колебался от 17,1 до 56,3% в пяти исследованиях, а в одном исследовании сообщалось о показателе 0% (только у пяти пациентов была нефропатия неизвестного происхождения в когорта из 204 пациентов). В Таблице 3 представлен обзор клинического воздействия генетических диагнозов, выявленных в различных исследованиях, разделенных на диагностическое воздействие, терапевтическое воздействие и прогностическое влияние.

РИСУНОК 1. Диагностическая эффективность по категориям заболеваний. (а) Диагностическая эффективность по категориям заболеваний. Подразделение конкретных фенотипов в группе «смешанные фенотипы заболеваний почек» не суммируется с соответствующими отдельными группами заболеваний, поскольку характеристики пациента/испытателя/группы недоступны для каждого фенотипа в исследованиях в этой группе. В скобках указано количество включенных исследований. (б) Эффективность диагностики основана только на обнаружении изменения количества копий (CNV). В скобках указано количество исследований, в которых проводился CNV-анализ. (c) Процент от общей диагностической эффективности (a), объясненной CNV (b). В скобках указано общее количество исследований. Это соотношение между подпанелями (b) и (a), показывающее, насколько тестирование CNV способствовало диагностическому результату на исследование.

3.1|Характеристики, влияющие на диагностическую эффективность

3.1.1|Характеристики пациента

Рассматривая характеристики пациентов, влияющие на диагностический результат в рамках определенного исследования, мы обнаруживаем, что во многих исследованиях сообщалось о положительном влиянии на диагностический результат на основании положительного семейного анамнеза (n=18 исследований), кровного родства (n=12), внепочечного особенности (n=16), раннее начало заболевания (n=14) и ТХБП (n=8), как описано в таблице 2 и дополнительной таблице 1. Также упоминаются некоторые дополнительные особенности. , такие как специфические фенотипы, меньшая частота рецидивов после трансплантации и отсутствие ответа на иммунодепрессанты для фенотипа стероидрезистентной НС (СРНС) (таблица 2).

Когда мы оцениваем одни и те же переменные (семейный анамнез, экстраренальные особенности, раннее начало заболевания и ТПН) между исследованиями, мы ясно видим, что в когортах с высоким процентом семейных случаев и в когортах с высоким процентом экстраренальных случаев диагностические урожайность выше (рис. 2а,б). Однако мы не видим такой же четкой закономерности в когортах с высоким процентом кровного родства или высоким процентом ТХБП (рис. 2c,d). Когда мы смотрим на когорты с высоким процентом случаев заболевания у взрослых, мы обнаруживаем как низкий, так и высокий процент диагностической эффективности (рис. 2e). В когортах, в которых нет (0%) случаев заболевания у взрослых, мы видим то же самое: большая часть исследований с низкой эффективностью объясняется группой CAKUT. Важность анализа CNV подчеркнута на рисунке 2f, где отмечена высокая диагностическая эффективность при заболевании, начавшемся в детстве, по сравнению с заболеванием, начавшимся во взрослом возрасте.

3.1.2|Характеристики когорты

На рисунке 3а мы показываем количество протестированных пациентов в когорте в зависимости от диагностической эффективности. Мы обнаружили, что диагностическая эффективность снижается в более крупных когортах. Когда мы сравниваем коробчатые диаграммы, представляющие диагностическую эффективность в клинических когортах и ​​исследовательских когортах, явной разницы не наблюдается (рис. 3b). Мы использовали диагностическую эффективность в тестируемой клинической когорте, а не в экстраполированной когорте, поскольку данные для экстраполированной когорты не всегда были доступны.

3.1.3|Характеристики испытаний На рисунке 4 представлены характеристики испытаний между исследованиями. Похоже, что чем больше количество проанализированных генов, тем ниже диагностическая эффективность (рис. 4а). Связывая подходы секвенирования с диагностической эффективностью, мы обнаружили, что тестирование одного гена имело более низкую диагностическую эффективность, чем тестирование нескольких генов (2–10), и мы обнаружили то же самое с небольшими панелями генов (<100) versus large gene panels (Supplementary Figure 1). However, the categories WES/WGS and SNP-array had a lower yield than the previously mentioned categories. 47/115 studies assessed SNVs, 12/115 assessed only CNVs and 55/115 assessed both (Figure 4b). As shown in Figure 4c, we found that the diagnostic yield was highest in cohorts where both SNVs and CNVs were assessed, and lowest in cohorts that only assessed CNVs. We saw that over the years there has been a shift from focusing either on SNVs or CNVs to including both in genetic testing (Supplementary Figure 2). There has also been a shift from enrichment-based panels to an exome-based approach. Noticeably in CNV testing, there is a shift toward the use of MPS-based CNV-calling.

3.1.4|CNV-анализ

CNV чаще всего оценивались в группах заболеваний CAKUT, цилиопатиях, тауопатиях, ТХПН и смешанных фенотипах заболеваний почек. При нефролитиазе/уролитиазе CNV никогда не оценивались. Диагностический результат, основанный исключительно на тестировании CNV, был самым высоким у пациентов с CAKUT, за которым следовала группа заболеваний со смешанными фенотипами и цилиопатиями. Вклад CNV в диагностическую эффективность также был самым высоким в группах CAKUT и цилиопатии. Когда в исследованиях оценивались как CNV, так и SNV, мы обнаружили самый высокий процент CNV при CAKUT и тауопатиях (рис. 1c). Делеции HNF1B, вызывающие (подобную) тубулопатию Гительмана, объясняют высокий процент CNV в последней. Были использованы различные подходы к тестированию CNV, причем самый высокий результат был получен при тестировании одного гена и тестировании CNV на основе массивов (дополнительный рисунок 3).

3.2|Основные гены

Во всех включенных исследованиях ограниченное количество генов отвечало за большой процент объясненных случаев, как показано на рисунке 5. Мы обнаружили, что максимум 10 генов отвечали как минимум за 50% раскрытых случаев, часто только от одного до четырех. гены ответственные. В фенотипических группах ADTKD и APDKD только один ген (UMOD или MUC1 и PKD1 соответственно) отвечал за 50% зарегистрированного выхода в одном исследовании. Но также в группах фенотипов с различными фенотипами заболеваний почек мы обнаружили, что варианты максимум в 10 генах отвечают за 50% диагностического результата. Гены, отвечающие за максимальную урожайность 50%, показаны на панели (б). Подробную информацию об исследовании можно найти в дополнительной таблице 3.

РИСУНОК 2. Диаграммы рассеяния, показывающие взаимосвязь между диагностической эффективностью и характеристиками пациента. Легенда описывает ряд исследований, по которым были доступны данные об этой конкретной характеристике пациента. Цвета обозначают группу заболеваний, из которой было получено исследование. Каждая точка для одного исследования представляет, какой процент определенного признака был в этой когорте и какой диагностический результат был получен в этом же исследовании. (а) Процент случаев с положительным семейным анамнезом по отношению к диагностической эффективности. (б) Процент случаев с экстраренальными признаками по отношению к диагностическому результату. (c) Процент случаев из кровнородственной семьи по отношению к диагностическому результату. (d) Процент случаев терминальной стадии заболевания почек (ТПН) по отношению к диагностическому результату. (e) Процент случаев заболевания у взрослых по отношению к диагностическому результату. (f) Процент случаев с началом заболевания у взрослых по отношению к диагностическому результату, основанному только на вариациях числа копий (CNV).

Служба поддержки:

Электронная почта:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/Телефон:+86 15292862950

Магазин:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop